能不能進蘋果做 AI，就看這 20 道面試題了

本文為雷鋒字幕組編譯的面試專題，原標題 Apple AI Interview Questions?—?Acing the AI Interview ，作者Vimarsh Karbhari。

翻譯 | 周嬌 廖穎 整理 | 凡江

來源：Cultofmac

4 月 3 日，蘋果宣布聘用Google搜索和人工智慧主管 John Giannandrea，這是蘋果在AI技術領域趕上其競爭對手的一個重大舉措。

一直以來，蘋果都在電子技術設備消費領域佔有主導地位，根據蘋果2018年第一季度的財務會議，它們的服務收入相比去年增長了 18% 。截至 12 月季度末，所有服務產品中的付費訂閱數量已超過 2.4 億。

本次聘用的 John Giannandrea 將直接向 Tim Cook 彙報工作，這表明AI對蘋果公司非常重要，尤其是 Siri 和蘋果服務。

面試過程

與大多數招聘工程師的其他公司一樣，蘋果公司也有標準的面試流程。它給你相同的手機屏幕然後進行現場面試。現場大約有4-5次來自團隊成員的面試。這個過程也會在這個 Qura answer 中說明。

針對蘋果公司的資料指南

致謝：Apple

蘋果如何個性化Siri的調用：Personalized Hey Siri

機器學習雜誌（蘋果公司機器學習工程師的博客）:Machine Learning Journal

Github 庫（為了發展自定義的機器學習模型）：Turi Create

AI/數據科學相關問題

你如何在數百萬的產品中獲取數百萬用戶每人的數百個交易，並將這些用戶集中到一個有意義的細分市場中？

我們對數據進行預篩選以消除詐騙的可能——那麼我們如何找到一個可以用來確定詐騙事件的真實表示的數據樣本?

給定一個包含用戶ID以及該用戶購買的產品ID的表格1B，另一個表格將產品ID和產品名字對應。 我們試圖去找經常被同一用戶一起購買的成對產品，例如葡萄酒和開瓶器，薯片和啤酒。 如何找到最歡迎的100對成對產品呢？

請詳細描述L1正則化與L2正則化的區別，尤其是它們對模型訓練過程的不同影響。

假設你有10萬個文件散布在多個伺服器上，而且你想處理所有這些文件。 如何在Hadoop上操作？

Python和Scala的區別是什麼？

闡述 LRU Cache。

你將如何設計一個客戶端每分鐘發送一次位置數據的客戶端——服務端模型？

你如何將數據從一個Hadoop集群傳輸到另一個Hadoop集群？

Java中不同的的內存類型是什麼？

你如何處理那些與處理數百個標題的元數據並行的日常繁瑣事務？

在數據流和可訪問性方面，你如何在核心超載過度複雜文件系統即將計算機能量重定向到cellar dome的邊界結構這樣一個隱藏的時間框架內衡量成功與否？

如果你能擁有一項超能力，那會是什麼？

你有時間序列感測器，預測下一個數據。

使用SQL創建購物籃輸出。

你的心理物理學實驗經驗是什麼？（基於研究成果的問題）

你在表徵方面的專長是什麼？ 你通常用它來做什麼？在你做研究時你是如何用它來得到有意思的結果？ （基於研究成果的問題）

你如何對待失敗分析？

判斷一棵二叉樹的左右子樹是否是鏡像的。

什麼是隨機森林？為什麼樸素貝葉斯更好？

面試題分析

蘋果公司 AI/DS 面試有許多與Hadoop相關的問題。他們的數據挖掘後端似乎建立在Hadoop上。還有很多問題是基於研究工作和研究成果的。在這點上蘋果公司不同於我們之前討論的其他公司。有很多基於批判性思維和特定情景的問題。

劃重點清單：20個AI面試題，本文所有的數據都來自公共資源。

博客原址：https://medium.com/acing-ai/apple-ai-interview-questions-acing-the-ai-interview-803a65b0e795

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